论文部分内容阅读
近年来,随着人们对清洁能源越来越多的关注,科学家们对燃料电池的研究也逐渐深入。燃料电池工作过程中的水管理是影响燃料电池工作效率的重要因素之一,当水量过多时会导致电池内部的质子交换膜被“淹死”;而水量过少,则会导致质子交换膜“干死”;这两种情况都会使得燃料电池不能正常工作。如何能够显式地观察燃料电池中的水、气状态,对于燃料电池的研发与改进具有十分重要的意义,本课题从图像处理的角度,以三维可视化图像的方式来显示燃料电池内部结构,并且在图像中确定水和气体的分布状态。文中利用CT层析透照技术对工作过程中会出现的几种不同水量情况的质子交换膜燃料电池进行扫描,获取大量燃料电池层析图像,用于完成燃料电池内部结构的重构和呈现。本文首先对这些层析图像进行了初步的灰度分析与研究,研究发现燃料电池内部不同成分灰度值显示有较明确的灰度区间,并且各个区间之间有明显的分割阈值,而这些阈值与灰度区间可以为后续的燃料电池成分分割提供很好的分割依据。由于获取到的层析图像为射线图像,存在噪声点等影响图像质量的因素,文中重点研究了图像滤波方法,通过比较中值滤波、均值滤波、高斯滤波这几种降噪方法在燃料电池层析图像中的降噪效果,发现高斯滤波算法更适用于层析图像的降噪处理操作。为了更好地进行电池内部的成分划分,通过对比各种边缘检测算法在燃料电池层析图像中的检测结果,提出了一种基于Canny边缘检测算子的二维图像区域分割方法,利用各成分的灰度阈值在燃料电池层析图像中对电池结构以及水和气体等成分进行边缘检测与区域划分,通过对燃料电池内部不同灰度区域进行色彩标记,在层析图像中清晰的判定燃料电池内部水和气体成分。在此基础上,文章还对光线投射算法进行了优化,在新的算法中,背景数据被忽略,只需要提取层析图像分割结果中燃料电池的目标数据,大大减少了原算法的计算量,并且通过对不同灰度区间的色彩以及透明度进行设置来实现三维图像的区域划分以及透视效果。为了更好地实现三维效果的显示,本课题利用VTK (Visualization Toolkit)可视化工具进行三维图像体数据的分析以及三维图像的渲染,同时采用硬件加速机制来提高算法效率。本文将CT图像三维可视化技术应用于燃料电池工作过程中水管理的研究中,利用改进的图像分割与三维可视化算法对获取到的燃料电池层析图像进行可视化操作,通过对图像不透明度以及色彩的设置,实现对燃料电池内部的不同结构进行差别标记,很好的完成了燃料电池三维图像的成分分割工作,达到了在水管理研究中对燃料电池内部成分状态分析的要求,并且通过对光线投射算法的改进,在算法效率提高方面效果明显。